4、选择CRM的原则

首先，我们先需要解释一下，这里的选择CRM不仅仅是选择现有的CRM厂商的产品，还包括选择CRM的开发形式，是购买现成的产品，还是让软件公司根据需求开发，还是选择现成的产品，然后进行一定程度的定制等等。所以，这里的原则是我们如何根据销售体系的逻辑和关系选择CRM的功能。

其次，选择CRM的必要原则是必须有销售业务梳理（业务咨询实施）的软件实施才是真正的CRM实施，任何单纯卖软件的、不能结合业务提出建议的供应方都不是选择。

然后，我们需要明确，CRM的所有功能都应该围绕着订单展开，因为订单是实现业绩的最小完整单元。如果CRM供应方不是以订单为圆心，展开CRM功能介绍的，基本上就可以排除了，因为他们的功能的逻辑联系缺少一个基准点，更多的是所谓功能的拼凑。

一个CRM需要具备三个层面的基本内容：拜访、订单、客户；拜访是关注订单和销售行为，订单是关注销售机会的推进过程，客户是关注销售线索；这三个层面的内容贯通了“销售线索——销售机会——销售行为”的链条，通过提升对这个链条的管理和效率、效果的提升，保证销售结果的达成。这三个层面的关系说不清楚，就不要谈其他功能了。

拜访是针对销售人员行为、动作进行管理的信息来源；订单是针对业绩达成过程进行管理的信息来源；客户是针对业绩规划、盘算、实现进行管理的信息来源；只有这些信息输入（填写）的质量得到保证之后，才能展开下一步的销售管理工作。

接下来，就是沿着这三个层面的信息展开的销售管理内容，具体的我们一起来看一看：

• 拜访——根据销售人员拜访信息，结合销售漏斗体现出来的多个订单阶段健康状态，我们就能够看到销售人员的行为效率和效果是什么样子，能力的短板在那个销售阶段，再根据销售流程表看看到底是哪方面的能力需要加强，进而延续出来的CRM功能包括：拜访效果分析、拜访建议、拜访准备、拜访客户模拟训练……，这些功能意味着会对销售拜访行为起到加强作用。但是，诸如定位打卡之类的功能我们是不建议的，因为这不仅仅会引起销售人员的反感，会让很多优秀的销售人员离职，更是销售管理能力缺失的表现，技控不是管人，而是帮助人，减轻销售人员的负担、增加销售人员的效率。

  
  

• 订单——根据前面讲的，订单（销售机会）是所有销售活动展开的圆心，订单也是在销售管理过程中具体的落脚点，订单里包含着多次拜访，订单是客户（销售线索）的延续，是销售线索到销售结果的过程；所以，针对单订单的过程管理和针对多订单的业绩分析和事前管理是订单层面的主要功能，同时基于订单会延续出来的CRM功能包括：订单情况分析、订单风险预警、下一步销售行动策略建议、技术支持（这些是单订单功能）、销售线索转化率、销售机会转化率、销售成交预测及分析、销售能力短板（这些是多订单功能）、典型案例、解决方案、案例推演训练（这些是基于多订单延续出来的辅助性功能）、产品报价、特价管理、出差管理、费用管理（这些是行政、OA、流程性功能，可以与既有的OA结合起来）等等。

  
  

• 客户——客户层面的信息不仅仅是要与具体的订单联系起来，更重要的是向上与企业战略和目标客户市场结合起来，因为客户意味着就是销售线索，存在着潜在订单的可能。所以，针对客户层面的信息，更多的作用和功能是帮助销售团队和销售人员（负责的业务范围）做出业绩增长策略（逐级策略，落位到每个岗位），同时业绩复盘等功能也是客户层面功能；基于客户层面延续，针对战略和目标客户市场进行战略共识、目标客户市场分析、客户定义和分类等功能也属于这个层面的内容。

  
  

至于其他功能需求都应该是围绕着这三个层面的内容细化、展开，要遵循的原则就是要针对订单过程管理和销售人员行为帮助出发，不要试图通过CRM约束销售人员，一个能被CRM约束住的销售人员往往也不是什么好销售。

在此，还需要把握一个原则，任何功能都要有销售及销售管理底层逻辑支持；比如：某国内知名的CRM，竟然定义销售人员给客户打个电话销售进程就推进3%，当时我看到这个都惊呆了，抓着销售经理问：你这个3%的依据是什么，你这个销售进程推进到了17%怎么来的？这种没有任何销售底层逻辑支撑，甚至是违背了销售逻辑的功能，是没有任何帮助的，掩耳盗铃，甚至是对销售数据造成了污染，本来销售数据定量分析就很难（更多的是定性分析），再加上这些数据污染，怎么能够给管理者提供合理的参考？而且，我们看到很多销售管理者因为缺少对销售体系、销售逻辑的研究和认识，提出来的很多功能都是孤立的，都是仅仅考虑到自身利益而忽略了销售人员的利益的，都是面对问题头疼医头脚疼医脚的；不能够从保证基础销售数据的及时性、有效性出发的功能（要求）都是虚的、假的功能，这就像拜访客户的质量和效率决定所有销售工作的质量和效率一样，不能够保证销售人员能够及时、有效的填写基础数据，功能只是摆设。

说说AI，随着AI的火爆，很多在to B销售领域的AI应用，甚至是书籍也都火爆起来了，根据我们目前的研究，现在由于AI大模型的数据并不是专门为to B销售应用准备的（甚至是现在AI获取的很多关于销售方面的数据和信息都是错误的），所以AI在对销售相关信息、数据理解时并不是很正确，即使在以销售方法论为基础的提示词加持下，还是不能普遍发挥很好的效果，只会在某些比较较小的方面有可以接受的表现（诸如：约访理由、扮演客户进行演练）；根据我们的测试和试验，要想AI在to B销售领域发挥可以接受的效果，需要针对销售数据进行数据标注，并在销售方法论的加持下，发挥AI的能力，未来我们可以在潜在客户分析、拜访准备、拜访信息分析、销售行动策略建议、订单情况分析、销售管理、业绩规划、业绩复盘等方面给予销售人员和销售管理者帮助，但是需要时间以及销售专业人士的努力。